Kubernetes kwa Mizigo ya Kazi ya ML
Kubernetes ni mfumo wa chanzo huria ambao hupanga kiotomatiki, mizani, na kuanzisha upya programu zilizo na vyombo katika kundi zima la mashine.
Muhtasari
For machine learning, it lets teams pack GPU-hungry training jobs and latency-sensitive model servers onto shared hardware without babysitting individual servers.
Dive ya kina
Iliyoundwa awali kwa Google ili kuendesha huduma za wavuti, Kubernetes huchukulia kundi lako kama kundi moja kubwa la CPU, kumbukumbu na GPU, kisha huamua ni mashine ipi inayoendesha kila kontena. Timu za ML zinaitegemea kwa sababu mzigo wa kazi ni mwingi na wa gharama kubwa: kukimbia kwa mafunzo kunaweza kuhitaji GPU nane kwa saa sita, basi hakuna chochote. Kubernetes hupanga ganda hilo kwenye nodi iliyo na GPU zisizolipishwa, na kazi inapokamilika inafungua maunzi. Pia huweka seva za uelekezaji hai, kuwasha tena kontena zilizoanguka na kueneza nakala kwenye mashine kwa ustahimilivu. Zana zilizojengwa juu, kama vile Kubeflow, Ray, na KServe, huongeza vipande mahususi vya ML kama vile waendeshaji wa mafunzo yaliyosambazwa, urekebishaji wa vipengee, na viigizo vya kielelezo kiotomatiki, ili wanasayansi wa data hufanya kazi na vifupisho vya kiwango cha juu badala ya YAML mbichi.
Ufahamu wa Kiufundi
Kubernetes hukabidhi GPU kupitia programu-jalizi za kifaa ambazo hutangaza rasilimali kama vile nvidia.com/gpu, ambazo kiratibu hulingana na maombi ya ganda. Uchafu na ustahimilivu huweka kazi za bei nafuu za CPU mbali na nodi za GPU za bei, wakati viteuzi vya nodi na sheria za mshikamano huweka mafunzo kwenye maunzi maalum. Kwa mafunzo ya GPU nyingi, waendeshaji huunda kundi la maganda ambayo yanagunduana na kuendesha mifumo kama vile PyTorch DDP au Horovod, kubadilishana gradient kwenye mtandao wa nguzo kwa kutumia NCCL.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Kubernetes kwa Mizigo ya Kazi ya ML
Tarajia muunganisho mkali wa ML: ratiba ya genge ambayo itazindua maganda yote ya mafunzo yaliyosambazwa kwa wakati mmoja au kutotoa kabisa, kushiriki kwa sehemu na kwa wakati wa GPU ili kazi nyingi nyepesi zishiriki kadi moja, na uwekaji wa ufahamu wa topolojia ambao unaheshimu miunganisho ya haraka ya NVLink. Uelekezaji usio na seva juu ya Kubernetes, kuongeza alama za mwisho hadi sifuri kati ya maombi, inakomaa. Kama puto za miundo, wapangaji ratiba wanazidi kuratibu katika makundi mengi na mawingu, na mifumo ya ushiriki wa haki inayotegemea foleni kama vile Kueue na Volcano inazidi kuwa kiwango cha kudhibiti uwezo mdogo wa GPU.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Maabara ya utafiti hutumia Kubeflow Training Operator kuzindua kazi ya mafunzo ya kusambazwa ya 32-GPU PyTorch katika sehemu nne, kisha inafungua kiotomatiki GPU inapoungana.
Kampuni ya e-commerce hutoa modeli yake ya mapendekezo na KServe, ambayo huiga kiotomatiki wakati wa uuzaji wa flash na kurudi chini mara moja.
Benki huendesha kazi za kuweka alama kwa kundi kila usiku kama Kubernetes CronJobs, ikizipanga kwenye nodi za CPU za vipuri ili zisishindane na trafiki inayohudumia mchana.
Kipindi cha kuanzia hutumia Ray kwenye Kubernetes kutekeleza ufagiaji sambamba wa kigezo, na kusokota maganda ya majaribio ya muda mfupi mara moja ili kupunguza gharama.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Kubernetes for ML Workloads quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Mwongozo unaofuata
Jaribio la A/B la Miundo ya ML
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Kubernetes for ML Workloads?
Kubernetes ni mfumo wa chanzo huria ambao hupanga kiotomatiki, mizani, na kuanzisha upya programu zilizo na vyombo katika kundi zima la mashine. Kwa ujifunzaji kwa mashine, huruhusu timu zipakie kazi za mafunzo zenye njaa ya GPU na seva za muundo zinazonyeti muda wa kusubiri kwenye maunzi yaliyoshirikiwa bila kutunza watoto.
Ni kazi gani ya msingi ya kipanga ratiba cha Kubernetes kwa mzigo wa kazi wa ML?
Kipanga ratiba kinalingana na maombi ya rasilimali ya ganda (CPU, kumbukumbu, GPU) dhidi ya nodi zinazopatikana na huweka ganda panapotoshea. Haigusi msimbo wa mfano au data.
Je, Kubernetes hufanyaje GPU zipatikane kwenye ganda?
Programu-jalizi za kifaa hufichua GPU kama nyenzo inayoweza kuratibiwa (k.m., nvidia.com/gpu), kuruhusu ganda ziombe na upatikanaji wa kiratibu.
Ni nini uchafu na uvumilivu unaotumiwa sana kwenye nguzo ya ML?
Taint hufukuza maganda kutoka kwa nodi; maganda tu yenye uvumilivu unaolingana yanaweza kutua hapo. Hii huhifadhi nodi adimu za GPU kwa kazi ambazo zinahitaji GPU.
Ni zana gani inayoongeza uwezo mahususi wa ML kama waendeshaji wa mafunzo yaliyosambazwa juu ya Kubernetes?
Tabaka za Kubeflow utiririshaji wa kazi wa ML hadi Kubernetes, ikijumuisha waendeshaji mafunzo, mabomba, na urekebishaji, ili timu ziepuke kuandika kwa mkono usanidi wa nguzo wa kiwango cha chini.
Kwa nini Kubernetes inafaa kwa mzigo wa kazi wa ML uliopasuka?
Mafunzo ni spiky: GPU nyingi kwa muda mfupi, basi hakuna. Kubernetes huweka kazi wakati rasilimali ni bure na huzitoa baada ya kukamilika, na kuboresha matumizi.